Hermes: A Large Language Model Framework on the Journey to Autonomous Networks
С развитием сотовых сетей и их возрастающей сложностью, автоматизация операций сетей становится всё более актуальной задачей. Несмотря на значительные достижения, полная автономия сетей остаётся недостижимой из-за необходимости человеческого вмешательства в моделирование поведения сетей и определение политик для достижения целевых требований. В этом контексте, сетевые цифровые двойники (Network Digital Twins, NDTs) представляют собой многообещающее направление для повышения интеллекта сетей, однако их реализация ограничена специфическими архитектурами для каждого случая использования, что сдерживает развитие полной автономии сетей.
Для достижения полной автономии сетей требуется более продвинутый уровень сетевого интеллекта, который можно назвать "мозгом телекоммуникаций". В этом стремлении к автономии, крупные языковые модели (LLM) рассматриваются как потенциальные инструменты для реализации этой концепции. Однако, LLM сталкиваются с вызовами при моделировании сетевых поведений, особенно в области рассуждений и обработки разнообразных типов данных.
В данной статье мы представим Hermes — инновационную систему, состоящую из цепочки LLM агентов, использующих "схемы" для создания инстанций NDT через структурированные и объяснимые логические шаги. Hermes позволяет автоматическое, надёжное и точное моделирование сетей для различных сценариев и конфигураций, что является важным шагом на пути к полной автономии сетевых операций.
Автономные сети: Путь к уровню 5
Автономные сети представляют собой сети, способные самостоятельно управлять своими ресурсами и адаптироваться к изменяющимся условиям без вмешательства человека. По шкале автономии сетей, где уровень 0 означает полностью ручное управление, а уровень 5 — полную автоматизацию, современные сети находятся на среднем уровне, стремясь достичь уровня 3 до 2026 года.
Основные вызовы
- Динамическая природа сетей: Сети постоянно меняются из-за изменений в каналах связи, нагрузки, ошибок и сбоев, требуя постоянной адаптации.
- Недостаточная автономия: Несмотря на прогресс, полная автономия сетей ещё не достигнута, и человеческое вмешательство остаётся значимым.
Роль NDTs
Сетевые цифровые двойники (NDTs) являются одним из перспективных подходов к повышению интеллекта сетей. Они позволяют моделировать, анализировать и автоматизировать операции сетей, но их применение ограничено из-за необходимости создания уникальных архитектур для каждого конкретного случая использования.
"Мозг" телекоммуникаций
Концепция "мозга телекоммуникаций" предполагает наличие крупномасштабной интеллектуальной сущности, способной понимать сложные взаимосвязи в сети, прогнозировать её поведение и адаптироваться к новым сценариям. Это существо должно обладать обширными знаниями о сетевых операциях и функционалах, а также уметь планировать и оптимизировать работу сети в реальном времени.
Крупные языковые модели (LLM)
LLM, такие как GPT-4o, представляют собой инструменты, которые могут помочь в создании такого "мозга". Однако, их применение в телекоммуникациях до сих пор ограничивалось вспомогательными функциями, такими как:
- Retrieval Augmented Generation (RAG): Системы, которые извлекают информацию из стандартов 3GPP для улучшения ответов на запросы.
- Чат-боты: Инструменты для общения с пользователями и предоставления информации о спецификациях беспроводной связи.
Hermes: Решение для автономных сетей
Архитектура Hermes
Hermes представляет собой систему, состоящую из цепочки LLM агентов, каждый из которых выполняет специфические задачи:
- Designer: Интерпретирует политики, предложенные переводчиком намерений, и разрабатывает стратегию моделирования для оценки их влияния на ключевые показатели производительности (KPI) сети.
- Coder: Преобразует стратегию, разработанную Designer, в исполняемый код, используя возможности LLM и интерпретатор Python.
Процесс работы Hermes
-
Фаза дизайна:
- Начальные размышления: Агенты генерируют высокие уровни абстракции для понимания задачи.
- Валидация размышлений: Агенты проверяют и уточняют предыдущие размышления.
- Генерация детализированных стратегий: На основе валидированных размышлений создаются конкретные стратегии с формулами и псевдокодом.
- Создание и уточнение схемы: Разработка и уточнение схемы, которая описывает шаги для выполнения задачи.
-
Фаза кодирования:
- На основе схемы, разработанной в предыдущей фазе, Coder генерирует код, который затем проверяется и уточняется.
-
Фаза обратной связи:
- Код выполняется, и результаты сравниваются с реальными данными для проверки точности модели.
Преимущества Hermes
- Автоматизация: Hermes позволяет автоматически создавать и проверять модели сетей, снижая зависимость от человеческого вмешательства.
- Надёжность: Использование обратной связи и проверки на каждом этапе обеспечивает высокую надёжность моделей.
- Точность: Интеграция экспертных знаний и данных позволяет достигать высокой точности моделирования.
Экспериментальные результаты
Оценка Hermes
Для оценки эффективности Hermes были проведены эксперименты по решению различных задач моделирования сетей:
- Контроль мощности: Оценка влияния изменения мощности на SINR.
- Энергосбережение: Моделирование влияния отключения базовой станции на энергопотребление сети.
- Энергосбережение vs SINR: Оценка влияния отключения базовой станции на SINR и QoS.
- Развертывание новой базовой станции: Моделирование влияния на SINR всех UE в новой конфигурации сети.
Результаты показали, что Hermes значительно превосходит традиционные методы, такие как Chain-of-Thought (CoT) и Hermes-coder, особенно при увеличении сложности задач.
Использование различных LLM
Были также проведены сравнения с использованием различных LLM, таких как Llama-3.1 и GPT-4o. Hermes, использующий GPT-4o, показал наилучшие результаты, подтверждая важность выбора правильной модели для задач моделирования сетей.
Интеграция экспертных моделей
Для улучшения производительности Hermes с использованием открытых LLM, была добавлена возможность интеграции экспертно разработанных моделей. Это позволило значительно повысить точность и надёжность моделирования даже при использовании менее мощных моделей.
Будущие направления исследований
Основные направления дальнейших исследований включают:
- Разработка репозитория успешных схем: Создание базы данных успешных моделей для повторного использования.
- Интеграция реального времени: Управление большими объемами данных для оптимизации работы в реальном времени.
- Улучшение архитектуры: Разработка более эффективных методов хранения и обработки данных для повышения производительности.
Заключение
Hermes представляет собой значительный шаг вперёд в направлении полной автономии сетей, предлагая инновационный подход к моделированию сетей с использованием LLM. Использование структурированных схем и цепочки агентов позволяет достигать высокой точности и надёжности в решении различных задач моделирования сетей, что делает Hermes важным инструментом для операторов сетей и исследователей, стремящихся к автономным сетевым операциям.